Programmreport 2012 - DORIS - Bundesamt für Strahlenschutz
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Ergebnisse<br />
TB 04<br />
trennten Arbeitsgängen gescannt werden musste, was wiederum zu einem beträchtlichen Aufwand bei der<br />
Zusammenführung dieser einzelnen Bilddatensätze zu einem Gesamtvolumen führte.<br />
4.1.4 Datenverarbeitung<br />
Die Rohversion der hochauflösenden CT-Teilscans wies eine Größe von jeweils ca. 2 - 8 GB auf. Der Kombination<br />
mehrerer Teilscans zu einem Gesamtdatensatz und dessen Anzeige bzw. Verarbeitung auf einem<br />
Standard-Computersystem musste daher eine Datenreduktion vorausgehen.<br />
Eine Datenreduktion wurde beim Lungenphantom erreicht durch<br />
- Zuschnitt der Schichtbilder auf die maximale Abmessung der Präparate,<br />
- Entfernen von randständigen Schichten, die keinen Teil des Präparats enthielten,<br />
- Verrechnung überlappender und Artefakt-armer Bereiche aneinander angrenzender Teilscans mit gleitendem<br />
Übergang durch gewichtete Mittelung.<br />
Insgesamt erreichten diese Maßnahmen eine Reduktion des Datenvolumens von 22 GB auf 6,6 GB unter Erhalt<br />
der Auflösung in Raum und Pixelwerten.<br />
Für die spätere Simulation von Organdosen muss die Zugehörigkeit eines Voxels zu einem bestimmten Gewebetyp<br />
bzw. Organ festgelegt werden, d. h. die Daten segmentiert werden. Die in CT-Daten visualisierten<br />
Schwächungskoeffizienten des durchstrahlten Materials können aber nicht immer eineindeutig in Gewebezugehörigkeiten<br />
umgerechnet werden. Die hohe Anzahl an Voxeln in den neuen Datensätzen machte jedoch<br />
eine manuelle Segmentierung praktisch unmöglich, so dass Lösungen <strong>für</strong> eine zumindest teilautomatische<br />
Behandlung der Daten gefunden werden mussten.<br />
Die erste Schwierigkeit hierbei stellte die Abtrennung des eigentlichen Lungengewebes von dem Zellstoff-Material<br />
dar, das zur Halterung des Präparats eingesetzt wurde. Weil es in direktem Kontakt mit dem Gewebe<br />
lag und seine Pixelwertebereiche sich an vielen Stellen mit denen des Gewebes überdeckten, war eine Unterscheidung<br />
mit einem Schwellwert nicht möglich. Einfache Erosionsverfahren scheiterten am Verlust von<br />
Strukturen im Phantom. Das Problem wurde letztendlich gelöst, indem <strong>für</strong> jede Schicht eine Serie von manuell<br />
an den Phantomrändern gesetzten Punkten zu einem geschlossenen Spline verbunden und daraus eine binäre<br />
Maske erzeugt wurde. Das Multiplizieren dieser Maske mit den Bilddaten setzte dann die Pixel außerhalb<br />
des Phantoms auf Null.<br />
Mangels einer hinreichend allgemeinen und zuverlässigen Methode der Gewebetypsegmentierung wurde<br />
letztendlich entschieden, die Pixelwerte im Phantom in 20 kontrasterhaltende Bereiche einzuteilen und diesen<br />
<strong>für</strong> die Simulation im Voxelmodell jeweils eine eigene Dichte und Elementmischung zuzuweisen.<br />
Das Vorgehen bei der Datenreduktion des aus 9 Teilscans und insgesamt 13,4 GB bestehenden Mamma-<br />
Datensatzes folgte im Prinzip dem Ablauf beim Lungendatensatz. Für die jeweils drei Teilscans eines physischen<br />
Phantomteils wurden die rekonstruierten Schichten zugeschnitten, Schichten ohne Phantomanteil entfernt<br />
und die Überlappbereiche von zwei, <strong>für</strong> einige Schichten auch drei Teilscans gewichtet gemittelt. Wie bei<br />
der Verarbeitung der Lungendaten war auch in diesem Fall eine Skalierung der Grauwerte nötig, um die<br />
Teilscans zur Deckung zu bringen.<br />
Die nach mehreren Arbeitsschritten vorliegenden drei Datensätze <strong>für</strong> die Phantomteile waren zusammen nur<br />
noch 2,85 GB groß bei einer Voxelabmessung von ca. 95,4 µm 3 .<br />
Um aus dem nach der weitgehend informationsverlustfreien Datenreduktion zur Verfügung stehenden dreiteiligen<br />
Datensatz ein <strong>für</strong> Bildgebung und Dosimetrie verwendbares Voxelphantom zu erstellen, verblieben zwei<br />
wesentliche Herausforderungen, die zum Ende der Projektlaufzeit noch teilweise ungelöst sind. Zum einen<br />
war dies die Segmentierung der Daten in Gewebetypen, zum anderen mussten die drei Datensätze der physisch<br />
getrennten Teile des Mammapräparats wieder zusammengesetzt werden.<br />
Die drei Datensätze ließen durch ihre innere Struktur sowie die unterschiedlichen Hautgewebedicken eine Zuordnung<br />
der im Originalpräparat angrenzenden Schnittkanten zu. Es war auch möglich, die Schichten so zu<br />
rotieren, dass jeweils zwei Scans zu den Schichtbildrändern parallele Kanten aufwiesen. Eine leichte Verformung<br />
der Präparatteile durch die Transporte und Scans führte jedoch dazu, dass die Kanten nicht mehr genau<br />
zueinander passten.<br />
Wie beim Lungenphantom war die Zuordnung von Pixelwerten zu Gewebetypen nicht eineindeutig möglich.<br />
Die in den Bilddaten vorhandenen Kontraste ließen zwar eine Abtrennung des Fettgewebes vom Rest des<br />
Präparats zu, aber Gefäßwände, Drüsen und Hautschichten wiesen jeweils einen breiten Bereich höherer Pixelwerte<br />
auf, der vor allem bei kleinen Details stellenweise fast übergangslos aus dem Fettgewebe hervorzugehen<br />
scheint. Bei näherer Betrachtung war selbst die bei der Lunge verwendete Lösung einer Einteilung der<br />
42 Ergebnisse der abgeschlossenen Forschungsvorhaben im Jahr <strong>2012</strong> - TB 04